單通道語音信號(hào)的圖處理算法構(gòu)建與增強(qiáng)畢業(yè)論文【附代碼】

單通道語音信號(hào)的圖處理算法構(gòu)建與增強(qiáng)研究主要內(nèi)容：本研究聚焦于單通道語音信號(hào)的處理，提出一種基于圖信號(hào)處理的算法。首先，介紹圖信號(hào)處理的基本理論，并探討其在語音信號(hào)增強(qiáng)中的應(yīng)用。接著，設(shè)計(jì)一種新型圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用圖傅里葉變換對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)和分離。研究將通過多種實(shí)驗(yàn)設(shè)置驗(yàn)證算法的性能，包括信噪比（SNR）和音頻質(zhì)量指標(biāo)。希望本研究能夠提高單通道語音信號(hào)的處理效果，為語音識(shí)別和人機(jī)交互等領(lǐng)域提供新的思路。文檔說明：本文闡述了圖信號(hào)處理、語音圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、圖傅里葉變換、圖學(xué)習(xí)、圖信號(hào)增強(qiáng)、時(shí)-圖單通道說話人分離、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計(jì)思路、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真圖示。單通道語音信號(hào)的圖處理算法構(gòu)建與增強(qiáng)研究通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細(xì)的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源，最后附上了相關(guān)的參考文獻(xiàn)，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團(tuán)隊(duì)。核心思路傳統(tǒng)數(shù)字信號(hào)處理(DigitalSignalProcessing，DSP)技術(shù)主要處理低維度信號(hào)，并使用矢量法來表示其數(shù)據(jù)集合。但是該矢量法缺乏對(duì)一些高維度信號(hào)及其隱含拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的綜合考慮，即通過矢量法表示數(shù)據(jù)時(shí)未體現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系(如采集的位置、相互的關(guān)聯(lián)度、數(shù)據(jù)的分布特性等)。為解決上述問題及高效分析、處理高維度信號(hào)及其屬性，圖信號(hào)處理(GraphSignalProcessing，GSP)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。不同于傳統(tǒng)DSP技術(shù)，GSP技術(shù)通過構(gòu)建信號(hào)的圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和圖邊權(quán)矩陣來實(shí)現(xiàn)其有用信息的提取。值得一提的是，本團(tuán)隊(duì)前期已證明:經(jīng)典離散傅里葉變換(DiscreteFourierTransform，DFT)是GSP里基于有向周期圖信號(hào)的圖邊權(quán)矩陣所定義的圖傅里葉變換(GraphFourierTransform，GFT)的一種特例。因此可以說GSP是DSP的拓展，開辟了新的數(shù)字信號(hào)處理途徑。鑒于語音信號(hào)本質(zhì)上隸屬于規(guī)則域的一種非平穩(wěn)、非線性的信號(hào)，且本身沒有形成固定的圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。本文從語音的數(shù)據(jù)屬性出發(fā)，利用GSP里圖信號(hào)頻率的定義取決于圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖鄰接矩陣以及不同圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形成不同的圖頻域的這一優(yōu)勢(shì)，我們根據(jù)不同處理任務(wù)和目的為語音信號(hào)設(shè)計(jì)不同的圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將語音信號(hào)映射到不同的圖頻域，形成不同的有用特征，奠定了初步理論基礎(chǔ)。進(jìn)而本文著重研究單通道語音基于GSP技術(shù)的圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的構(gòu)建和圖信號(hào)增強(qiáng)算法。其主要?jiǎng)?chuàng)新工作歸納如下:1.針對(duì)語音信號(hào)從時(shí)域到圖域的映射與反映射的問題，本文利用圖移運(yùn)算為語音信號(hào)設(shè)計(jì)了一種單層有向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了語音信號(hào)從時(shí)域到圖域的映射，初步得到語音信號(hào)的一種圖信號(hào)表示，實(shí)現(xiàn)語音相鄰/非相鄰樣點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)性的具體描述。根據(jù)GSP里GFT定義，我們提出對(duì)該單層有向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖鄰接矩陣進(jìn)行矩陣奇異值分解(SingularValueDecomposition，SVD)，然后利用該特征向量為含噪語音信號(hào)定義一種圖傅里葉基。通過此圖傅里葉基將含噪語音信號(hào)映射至該單層有向圖頻域內(nèi)，進(jìn)而可以研究語音信號(hào)和噪聲信號(hào)在該圖頻率域的圖頻特性。根據(jù)語音信號(hào)和噪聲信號(hào)的圖譜統(tǒng)計(jì)特性，本文提出了一種基于最小均方誤差準(zhǔn)則的有向圖維納濾波語音增強(qiáng)方法來抑制噪聲干擾。仿真實(shí)驗(yàn)表明在SNR和PESQ評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)上，所提出的有向圖維納濾波方法均優(yōu)于基準(zhǔn)算法。2.針對(duì)周期有限時(shí)序信號(hào)的廣義圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和基于語音圖移算子的單層有向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)未捕捉語音幀彼此之間的潛在關(guān)系問題，本文利用圖學(xué)習(xí)方法和語音圖移算子為語音信號(hào)構(gòu)建一種時(shí)間-頂點(diǎn)聯(lián)合有向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，同步捕捉語音幀彼此之間的潛在關(guān)系和幀內(nèi)語音樣點(diǎn)之間的潛在關(guān)系。然后根據(jù)GSP里聯(lián)合傅里葉變換定義，我們對(duì)時(shí)間-頂點(diǎn)聯(lián)合有向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)所對(duì)應(yīng)的聯(lián)合圖鄰接矩陣進(jìn)行矩陣奇異值分解，利用其特征向量為含噪語音信號(hào)定義一種聯(lián)合圖傅里葉基。繼而在該時(shí)間-頂點(diǎn)聯(lián)合圖頻域，本文提出了一種基于時(shí)間-頂點(diǎn)聯(lián)合有向圖維納濾波算法來增強(qiáng)含噪語音信號(hào)。仿真實(shí)驗(yàn)表明在SNR和PESQ評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)上，所提出的基于時(shí)間-頂點(diǎn)聯(lián)合有向圖維納濾波算法均優(yōu)于基準(zhǔn)算法。3.針對(duì)研究1和2中所設(shè)計(jì)的單層有向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和時(shí)間-頂點(diǎn)聯(lián)合有向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)均為有向圖模型，無法保證基于兩者的圖鄰接矩陣可以獲得正交的圖傅里葉基。以及在低信噪比情況下，單層有向圖維納語音增強(qiáng)算法和時(shí)間-頂點(diǎn)聯(lián)合有向圖維納濾波算法的降噪性均不盡人意，本文利用K-圖學(xué)習(xí)方法和語音圖移算子為語音信號(hào)設(shè)計(jì)了一組子無向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)時(shí)捕捉噪聲幀/含噪語音幀彼此之間的潛在關(guān)系。然后利用該無向圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的聯(lián)合圖拉普拉斯矩陣為語音信號(hào)定義了一種無向圖傅里葉基，將語音信號(hào)和噪聲成功映射至該無向圖頻域。根據(jù)該無向圖頻域內(nèi)語音信號(hào)和噪聲信號(hào)的圖頻譜的估計(jì)，本文提出一種GMMSE圖譜估計(jì)算法語音增強(qiáng)算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明在SNR、PESQ、LLR和STOI評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)上，所提出GMMSE圖譜估計(jì)語音增強(qiáng)方法均優(yōu)于GSP里圖維納濾波算法和DSP里經(jīng)典語音增強(qiáng)算法。4.針對(duì)經(jīng)典語音增強(qiáng)算法通常不考慮語音信號(hào)經(jīng)過短時(shí)傅里葉變換(Short-TimeFourierTransform，STFT)變換后的相位譜對(duì)降噪效果影響，而最新研究表明，某些場(chǎng)景下相位對(duì)語音質(zhì)量具有重要影響，借鑒目前經(jīng)典領(lǐng)域基于掩碼策略的端到端單通道時(shí)域說話人分離方法的成功經(jīng)驗(yàn)，本文提出了一種基于時(shí)-圖域單通道說話人分離方法的語音圖信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)來消除噪聲干擾，并完整提取語音信號(hào)。同時(shí)這也為類語聲干擾場(chǎng)景中的有用語音增強(qiáng)，提供了新思路。而對(duì)于端到端單通道時(shí)域說話人分離方法通常使用由一維卷積層所構(gòu)成的編碼器通過滑動(dòng)窗口將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為潛在空間里的特征。對(duì)于編碼器的滑動(dòng)窗口的大小，若其過大會(huì)導(dǎo)致編碼器無法捕獲潛在特征之間的細(xì)節(jié)信息，而滑動(dòng)窗長(zhǎng)過小又會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度大的問題。為解決此問題，本文利用前期所提出的語音圖移算子為潛在特征構(gòu)建其圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和圖鄰接矩陣。在不改變編碼器的滑動(dòng)窗長(zhǎng)和增加網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，我們利用此圖鄰接矩陣為潛在特征構(gòu)建一種圖卷積網(wǎng)絡(luò)來聚合潛在特征與其周圍潛在特征之間的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)，并將其稱之為圖特征。該圖特征在原有潛在特征的基礎(chǔ)上補(bǔ)充了潛在特征之間的結(jié)構(gòu)信息，從而提高了原始時(shí)域單通道說話人分離方法的信號(hào)保真度。進(jìn)而在該時(shí)-圖域單通道說話人分離方法研究基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步提出了一種基于時(shí)-圖域單通道說話人分離方法的圖信號(hào)增強(qiáng)算法來處理復(fù)雜噪聲環(huán)境下語音降噪問題，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)說話人有用信息的成功提取。仿真實(shí)驗(yàn)表明在純凈數(shù)據(jù)集和含噪數(shù)據(jù)集上，所提出的時(shí)-圖域單通道說話人分離方法的SISNRi和SDRi評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)上均優(yōu)于基準(zhǔn)方法。通過WHAM!-mix＿single數(shù)據(jù)集，所提出的基于時(shí)-圖域單通道說話人分離方法的圖信號(hào)增強(qiáng)算法不僅有效抑制復(fù)雜背景噪聲，而且成功提取目標(biāo)說話人的有用信息。本團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%單通道語音信號(hào)的圖處理算法構(gòu)建與增強(qiáng)研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=233;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=233;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供learningRate=0.01;numEpochs=233;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=233;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=233;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個(gè)體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評(píng)估最佳個(gè)體在測(cè)試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵?fù)p失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見算法與模型應(yīng)用本團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計(jì)1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價(jià)1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運(yùn)行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競(jìng)價(jià)優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量?jī)?yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測(cè)2.1機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2SVM支持向量機(jī)分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.6RF隨機(jī)森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類2.1.13SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.18DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.21OVO多分類支持向量機(jī)2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)2.2.1ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.4BF粒子濾波預(yù)測(cè)2.2.5DKELM回歸預(yù)測(cè)2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測(cè)2.2.9GMDN預(yù)測(cè)2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.11GRU門控循環(huán)單元預(yù)測(cè)2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.14RF隨機(jī)森林預(yù)測(cè)2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.17RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.18SVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.19TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.20XGBoost回歸預(yù)測(cè)2.2.21模糊預(yù)測(cè)2.2.22奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.24Prophet模型時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.25LightGBM回歸預(yù)測(cè)2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測(cè)2.2.27深度多層感知機(jī)預(yù)測(cè)2.2.28Transformer時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測(cè)2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測(cè)2.2.31自編碼器預(yù)測(cè)2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測(cè)2.2.33BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.39LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.40模型集成預(yù)測(cè)2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2.2.42多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)CPI指數(shù)預(yù)測(cè)PM2.5濃度預(yù)測(cè)SOC預(yù)測(cè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)車位預(yù)測(cè)蟲情預(yù)測(cè)帶鋼厚度預(yù)測(cè)電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)腐蝕率預(yù)測(cè)故障診斷預(yù)測(cè)光伏功率預(yù)測(cè)軌跡預(yù)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)匯率預(yù)測(cè)混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)加熱爐爐溫預(yù)測(cè)價(jià)格預(yù)測(cè)交通流預(yù)測(cè)居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)糧食溫度預(yù)測(cè)氣溫預(yù)測(cè)清水值預(yù)測(cè)失業(yè)率預(yù)測(cè)用電量預(yù)測(cè)運(yùn)輸量預(yù)測(cè)制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測(cè)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預(yù)測(cè)員工離職預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)金融欺詐檢測(cè)社交媒體情緒預(yù)測(cè)自然災(zāi)害預(yù)測(cè)圖像分割預(yù)測(cè)視頻行為預(yù)測(cè)心電異常預(yù)測(cè)腦電波分類汽車故障預(yù)測(cè)智能家居用電量預(yù)測(cè)3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測(cè)3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準(zhǔn)3.9圖像拼接3.10圖像評(píng)價(jià)3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識(shí)別3.13.1表盤識(shí)別3.13.2車道線識(shí)別3.13.3車輛計(jì)數(shù)3.13.4車輛識(shí)別3.13.5車牌識(shí)別3.13.6車位識(shí)別3.13.7尺寸檢測(cè)3.13.8答題卡識(shí)別3.13.9電器識(shí)別3.13.10跌倒檢測(cè)3.13.11動(dòng)物識(shí)別3.13.12二維碼識(shí)別3.13.13發(fā)票識(shí)別3.13.14服裝識(shí)別3.13.15漢字識(shí)別3.13.16紅綠燈識(shí)別3.13.17虹膜識(shí)別3.13.18火災(zāi)檢測(cè)3.13.19疾病分類3.13.20交通標(biāo)志識(shí)別3.13.21卡號(hào)識(shí)別3.13.22口罩識(shí)別3.13.23裂縫識(shí)別3.13.24目標(biāo)跟蹤3.13.25疲勞檢測(cè)3.13.26旗幟識(shí)別3.13.27青草識(shí)別3.13.28人臉識(shí)別3.13.29人民幣識(shí)別3.13.30身份證識(shí)別3.13.31手勢(shì)識(shí)別3.13.32數(shù)字字母識(shí)別3.13.33手掌識(shí)別3.13.34樹葉識(shí)別3.13.35水果識(shí)別3.13.36條形碼識(shí)別3.13.37溫度檢測(cè)3.13.38瑕疵檢測(cè)3.13.39芯片檢測(cè)3.13.40行為識(shí)別3.13.41驗(yàn)證碼識(shí)別3.13.42藥材識(shí)別3.13.43硬幣識(shí)別3.13.44郵政編碼識(shí)別3.13.45紙牌識(shí)別3.13.46指紋識(shí)別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強(qiáng)3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學(xué)處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時(shí)間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時(shí)間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時(shí)取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時(shí)間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時(shí)間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題4.4機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6無人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3無人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4無人機(jī)集群仿真4.6.5無人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機(jī)編隊(duì)4.6.7無人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機(jī)任務(wù)分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標(biāo)路徑規(guī)劃4.10動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時(shí)路徑更新4.12混合動(dòng)力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調(diào)4.14礦山運(yùn)輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲(chǔ)路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識(shí)別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識(shí)別5.12語音壓縮5.13語音隱藏5.14語音關(guān)鍵詞檢測(cè)5.15